Природа реализует самые простые принципы,
Природа реализует самые простые принципы, утверждая, что «гениальное просто». Сложное обусловлено количеством и структурированием простого. Механизмы логического вывода, реализованные мозгом человека, основаны на простых логических элементах типа «если — то», «посылка — следствие», приемлемых даже для простейших. Огромное количество таких элементов в столь же простом взаимодействии, соединяясь и выстраиваясь в логические цепочки, воспроизводя иерархию и рекурсию, образуют сложные выводы, тотчас же обращенные для новых выводов.
Но, пожалуй, основное достоинство мозга — способность параллельного выполнения сложных логических предикатов и последовательного вычисления длинных логических цепочек. Такие действия достигаются, во первых, при одновременной обработке всех сигналов, поступивших на рецепторы, и, во вторых, при реализации каждым нейроном передаточной функции для поступивших сигналов. Передаточная функция является суррогатом логических функций булевых переменных для обработки действительных переменных.
Важно подчеркнуть, что информация перерабатывается в нейросети не непосредственно, а опосредствовано — на уровне оценок, на уровне ее воздействия на величину возбуждения рецепторов или нейронов входного слоя подструктур.
А как же наше формальное мышление, вторая сигнальная система по Павлову, а как конструирование алгоритмов и правил вычислений? Полагаем, что это — все более и более высокие уровни того же логического мышления, наслоение нейронной сети и продолжение логических цепочек, попутно приводящих к развитию образной памяти, продукт роста в процессе Развития. Мы полагаем это вполне материально воплощенным и потому реализуемым искусственно, подвластным моделированию и воспроизведению.
Сформулируем теперь достаточный, сегодняшний принцип построения нейросети, как элемента ИИ:
1. Следует признать, что основа имитации нейро структуры мозга — это метод табличной интерполяции.
2. Таблицы заполняются или по известным алгоритмам вычислений, или экспериментально, или экспертами.
3. Нейросеть обеспечивает высокую скорость обработки таблиц за счет возможности лавинообразного распараллеливания.
4. Кроме того, нейросеть допускает вход в таблицу с неточными и неполными данными, обеспечивая приблизительный ответ по принципу максимальной или средней похожести.
5. Задача нейросетевой имитации мозга заключается в преобразовании не самой исходной информации, а оценок этой информации, в подмене информации величинами возбуждения рецепторов, искусно распределенных между видами, типами, параметрами, диапазонами их изменения или отдельными значениями.
6. Нейроны выходного слоя каждой подструктуры своим возбуждением указывают на соответствующие решения. В то же время эти сигналы возбуждения на правах исходной опосредованной информации могут использоваться в следующем звене логической цепочки без внешнего вмешательства в рабочем режиме.
